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目前可以在消费级硬件上使用的、支持开发工作的LLM的顶尖水平是什么？主要是Python。

讨论总结

本次讨论主要围绕在消费级硬件上可用的本地编码大型语言模型（LLM）展开，特别是针对Python开发的需求。讨论者们分享了各自对不同模型的测试和观察结果，重点比较了Qwen和Mistral系列模型的性能。讨论中涉及的主要话题包括模型的大小、适用性、代码生成能力以及硬件限制。总体上，讨论氛围较为技术性，参与者对模型的性能和未来发展表现出浓厚兴趣。

主要观点

  1. 👍 Qwen 2.5 72b 在代码生成方面表现出色

    • 支持理由：多个评论者提到Qwen 2.5 72b在代码生成任务中的优异表现，尤其是在处理复杂需求时。
    • 反对声音：部分评论者认为其在对话体验上不如Mistral Large 2。

  2. 🔥 Mistral Large 2 在对话体验上优于 Qwen 2.5 72b

    • 正方观点：评论者普遍认为Mistral Large 2在对话体验上更为流畅，适合需要频繁交互的场景。
    • 反方观点：其在代码生成方面的能力被认为不如Qwen 2.5 72b。

  3. 💡 Qwen 32b 被期待为未来的优秀模型

    • 解释：多位评论者表达了对Qwen 32b版本的期待，认为其在性能上将超越现有的7b版本。

  4. 👀 消费级硬件的VRAM限制影响模型选择

    • 解释：讨论中多次提到硬件的VRAM限制（最高24Gb）对模型选择的影响，特别是对大型模型的运行提出了挑战。

  5. 🚀 开源模型在代码生成方面仍有提升空间

    • 解释：尽管LLM在代码生成方面有所帮助，但仍需要人工监督以确保代码质量，表明该领域仍有改进空间。

金句与有趣评论

  1. “😂 Qwen 2.5 72b 在代码生成方面表现出色，但对话体验不如 Mistral Large 2。”

    • 亮点：简洁地总结了两个模型的优缺点，为后续讨论提供了基础。

  2. “🤔 Mistral Small 在代码编写方面意外地优于 Qwen 2.5 32b 和 Codestral。”

    • 亮点：突出了Mistral Small在特定任务中的意外优势，引发了对模型适用性的进一步思考。

  3. “👀 消费级硬件的VRAM限制影响模型选择。”

    • 亮点：强调了硬件限制对模型选择的重要性，提醒用户在选择模型时需考虑硬件配置。

  4. “🚀 Qwen 32b 被期待为未来的优秀模型。”

    • 亮点：表达了对未来模型的期待，激发了讨论者对新技术发展的兴趣。

  5. “💡 开源模型在代码生成方面仍有提升空间。”

    • 亮点：指出了当前技术的局限性，为未来的改进提供了方向。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者对当前技术的发展表示认可，并对未来更新充满期待。主要分歧点在于不同模型在代码生成和对话体验上的表现，以及硬件限制对模型选择的影响。这些分歧主要源于技术细节和个体使用体验的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen 32b版本的发布可能会引发新一轮的模型性能比较和讨论。
  • 潜在影响：随着技术的进步，本地编码LLM在消费级硬件上的应用将更加广泛，可能改变开发者的工作方式和工具选择。

详细内容：

标题：当前用于本地编码的顶尖 LLM 探讨

在 Reddit 上，有一个关于“当前用于本地编码的顶尖 LLM 是什么”的热门讨论。这个帖子获得了众多关注，评论数众多。

原帖主要询问了在消费者硬件（如具有单个 GPU 的普通 PC，最大 VRAM 约 24Gb）上支持 Python 开发可用的顶尖 LLM 有哪些，并期望相关模型具备自动补全、自动编写测试、从已有接口生成有限代码等功能。

讨论的焦点集中在各种 LLM 模型的性能对比上。有人表示，根据个人测试和密切关注的基准，开源模型排名大致为：大型模型中，Deepseek V2.5 虽然太大自己无法运行，但每个基准都认可其表现；Qwen 2.5 72b 经过个人测试，在周末测试中给出的答案比 Mistral Large 更清晰；Mistral Large 2 曾经是最好的，但 Qwen 2.5 出现后有所变化。中型模型中，Mistral Small 表现出色，Qwen 32b 也被认为是强大的，Codestral 则相对落后。也有人提到，对于 24GB 卡，目前 Mistral Small 是不错的选择。

有用户分享道：“Qwen Coder 7b 让我第一次尝试就在 streamlit 中制作出了一个可用的计算器应用。”还有用户称自己运行 2 张 10GB VRAM 卡，正在测试 Qwen2.5-coder 7B Q8，目前效果不错。但也有人认为 Qwen 32b 甚至 72b 版本表现更好。

讨论中的共识是不同模型在不同场景下各有优劣，特别有见地的观点如“在我看来，通过 LLM 进行‘完整编码’目前仍不太现实，即使是商业的（如 Claude 3.5、GPT4o）也需要大量监督才能生成生产级代码。”丰富了讨论。

核心争议点在于哪种模型在特定硬件条件下能提供最佳的编码支持和体验。究竟是大型模型如 Deepseek V2.5 和 Qwen 2.5 72b，还是中型的 Mistral Small 等更适合，目前尚无定论。

总之，关于本地编码可用的顶尖 LLM 的讨论仍在继续，期待未来能有更明确和一致的结论。